建立社交網(wǎng)絡(luò)組的制作方法
【專利摘要】實施例通常涉及在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組。在一個實施例中，一種方法包括：在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中在與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，該識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)。該方法也包括：在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中，該組包括在至少一個照片中識別的至少一個人。該方法也包括：將組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
【專利說明】建立社交網(wǎng)絡(luò)組
[0001]本申請要求優(yōu)先權(quán)于在2012年4月26日提交的、題目為“CREATING SOCIALNETWORK GROUPS(建立社交網(wǎng)絡(luò)組)”的美國專利申請N0.13/456，970，其通過引用被并入在此，就好像在本申請中全文給出那樣以用于各種目的。

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]實施例通常涉及社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并且更具體地涉及在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組。

【背景技術(shù)】
[0003]社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常使得用戶能夠建立社交網(wǎng)絡(luò)組。例如，這樣的社交網(wǎng)絡(luò)組可以包括朋友組或聯(lián)系人組。為了建立組，社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的用戶通常通過執(zhí)行搜索來找到其他用戶，并且然后邀請他們作為朋友或作為聯(lián)系人在社交方面連接。邀請的接收者可以通過接受該邀請來響應(yīng)，這建立了社交連接。一旦進(jìn)行了社交連接，則用戶可以屬于彼此的組，并且可以經(jīng)由各種社交行為來接觸。例如，用戶可以訪問彼此的簡檔頁面，跟隨彼此的帖子，向彼此發(fā)送消息等。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]實施例通常涉及在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組。在一個實施例中，一種方法包括:在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，該識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)；在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中，該組包括在至少一個照片中識別的至少一個人；并且，將組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
[0005]進(jìn)一步關(guān)于該方法，在一個實施例中，至少一個照片的獲得包括:當(dāng)目標(biāo)用戶拍攝至少一個照片時從相機裝置獲得至少一個照片。在一個實施例中，至少一個人的識別包括:標(biāo)識至少一個面部；并且向至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。在一個實施例中，識別至少部分地基于在候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度。在一個實施例中，對至少一個人的識別包括:標(biāo)識至少一個面部；并且向該至少一個面部應(yīng)用面部識別算法，其中，面部識別算法向至少一個面部的應(yīng)用包括:將至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中，至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)；確定在候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度；并且基于該社會關(guān)聯(lián)的程度來將候選人確定為在該至少一個照片中的至少一個人。
[0006]進(jìn)一步關(guān)于方法，在一個實施例中，該方法也包括:使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的至少一個人。在一個實施例中，該方法也包括:使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的至少一個人；并且如果錯誤地識別了任何人，則使得目標(biāo)用戶能夠修改與在組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息。在一個實施例中，該方法也包括:向目標(biāo)用戶提供組。在一個實施例中，該方法也包括:向在至少一個照片中識別的至少一個人通知已經(jīng)建立了組。在一個實施例中，該方法也包括:向目標(biāo)用戶和在至少一個照片中識別的至少一個人發(fā)送加入組的邀請。
[0007]在另一個實施例中，一種方法也包括:在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，該識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)，其中，至少一個人的識別包括:標(biāo)識至少一個面部；并且向至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。在一個實施例中，面部識別算法向至少一個面部的應(yīng)用包括:將至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中，至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)；確定在候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度；并且，基于社會關(guān)聯(lián)的程度來將候選人確定為在至少一個照片中的至少一個人。在另一個實施例中，一種方法也包括:在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中，該組包括在至少一個照片中識別的至少一個人；使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的至少一個人；如果錯誤地識別了任何人，則使得目標(biāo)用戶能夠修改與在該組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息；并且將該組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
[0008]在另一個實施例中，一種系統(tǒng)包括:一個或多個處理器；以及用于由一個或多個處理器執(zhí)行的、在一個或多個有形介質(zhì)中編碼的邏輯。當(dāng)被執(zhí)行時，邏輯可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，該識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)；在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中，該組包括在至少一個照片中識別的至少一個人；并且將該組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
[0009]進(jìn)一步關(guān)于系統(tǒng)，在一個實施例中，為了獲得至少一個照片，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:當(dāng)目標(biāo)用戶拍攝至少一個照片時從相機裝置獲得至少一個照片。在一個實施例中，為了識別至少一個人，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:標(biāo)識至少一個面部；并且向該至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。在一個實施例中，識別至少部分地基于在候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)。在一個實施例中，為了識別至少一個人，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，操作包括:標(biāo)識至少一個面部；并且向該至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。在一個實施例中，面部識別算法向該至少一個面部的應(yīng)用包括:將至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中，至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)；確定在候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度；并且基于該社會關(guān)聯(lián)的程度來將候選人確定為在至少一個照片中的至少一個人。
[0010]進(jìn)一步關(guān)于系統(tǒng)，在一個實施例中，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的至少一個人。在一個實施例中，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的至少一個人；并且如果錯誤地識別了任何人，則使得目標(biāo)用戶能夠修改與在組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息。在一個實施例中，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:向目標(biāo)用戶提供組。在一個實施例中，邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，該操作包括:向在至少一個照片中識別的至少一個人通知已經(jīng)建立了組。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0011]圖1是圖示了示例網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的框圖，該示例網(wǎng)絡(luò)環(huán)境可以用于實現(xiàn)在此所述的實施例。
[0012]圖2圖示了根據(jù)一個實施例的、用于在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組的示例簡化流程圖。
[0013]圖3圖示了根據(jù)一個實施例的、用于向一個或多個面部應(yīng)用面部識別算法的示例簡化流程圖。
[0014]圖4圖示了可以用于實現(xiàn)在此所述的實施例的示例服務(wù)器裝置的框圖。

【具體實施方式】
[0015]在此所述的實施例便利了在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的社交網(wǎng)絡(luò)組的建立。在各個實施例中，系統(tǒng)響應(yīng)于與用戶相關(guān)聯(lián)的照片來產(chǎn)生社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的用戶的組。例如，該系統(tǒng)可以產(chǎn)生包括在照片中示出的朋友的組。
[0016]如下更詳細(xì)所述，在一個實施例中，該系統(tǒng)在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中在與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的一個或多個照片中識別一個或多個人。例如，該照片可以與該目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)于:目標(biāo)用戶拍攝照片和/或向社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上載該照片。
[0017]在一個實施例中，人的識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)。例如，對于在照片中的每一個面部(即，面部的圖像)，該系統(tǒng)將該面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中，該已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)。在一些情況下，當(dāng)存在多個候選時，該系統(tǒng)確定在一個或多個候選和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度。該系統(tǒng)然后基于社會關(guān)聯(lián)的程度將候選人確定為在照片中的特定人。例如，如果目標(biāo)用戶和候選人在彼此的個人社交網(wǎng)絡(luò)中，則將存在高的社會關(guān)聯(lián)程度，并且因此，存在候選人是照片中的特定人的高概率。該系統(tǒng)然后建立包括在照片中識別的一個或多個人的社交網(wǎng)絡(luò)組，并且然后將該組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
[0018]圖1圖示了示例網(wǎng)絡(luò)環(huán)境100的框圖，該示例網(wǎng)絡(luò)環(huán)境100可以用于實現(xiàn)在此所述的實施例。在一個實施例中，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境100包括系統(tǒng)102，系統(tǒng)102包括服務(wù)器裝置104和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106?？梢钥山粨Q地使用術(shù)語系統(tǒng)102和短語“社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境100也包括客戶機裝置110、120、130和140，它們可以拍攝照片并且將照片經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)150向系統(tǒng)102上載?？蛻魴C裝置110、120、130和140可以是相機裝置?？蛻魴C裝置110、120、130和140也可以是移動電話、平板、筆記本計算機或具有相機能力的任何其他電子裝置。在各個實施例中，用戶U1、U2、U3和U4可以使用相應(yīng)的客戶機裝置110、120、130和140來拍攝照片，并且向系統(tǒng)102上載照片。
[0019]如在在此的實施例中所述，用戶U1、U2、U3和U4可以將它們的圖像捕獲并且然后在照片的各種組合中識別。例如，可以在由目標(biāo)用戶拍攝的一個照片中識別用戶Ul和U2的組160，同時可以在由目標(biāo)用戶拍攝的另一個照片中識別用戶U3和U4的組170。為了說明容易，圖1示出在組160中的用戶Ul和U2，并且示出在組170中的用戶U3和U4。組160和170的每一個可以具有任何數(shù)量的用戶，并且具有用戶U1、U2、U3和U4的任何組合以及其他用戶。如下更詳細(xì)所述，系統(tǒng)102可以建立與在照片上識別的用戶的組對應(yīng)的組(即，社交網(wǎng)絡(luò)組)。例如，系統(tǒng)102可以建立包括用戶Ul和U2的第一社交網(wǎng)絡(luò)組，并且可以建立包括用戶U3和U4的第二社交網(wǎng)絡(luò)組。系統(tǒng)102可以然后選擇一個或兩個組來向目標(biāo)用戶呈現(xiàn)，并且目標(biāo)用戶可以轉(zhuǎn)而選擇一個或兩個組來與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
[0020]為了容易說明，圖1對于系統(tǒng)102、服務(wù)器裝置104和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106的每一個示出一個方框，并且對于客戶機裝置110、120、130和140示出四個方框。方框102、104和106可以表示多個系統(tǒng)、服務(wù)器裝置和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫。同時，可以有任何數(shù)量的客戶機裝置。在其他實施例中，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境100可以沒有所示的組件的全部和/或可以具有包括取代或除在此所示的那些之外的其他類型的元件的其它元件。
[0021]圖2圖示了根據(jù)一個實施例的、用于在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組的示例簡化流程圖。參見圖1和2，在塊202啟動一種方法，其中，系統(tǒng)102在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中在與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的一個或多個照片中識別一個或多個人。在一個實施例中，該照片與該目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)于:目標(biāo)用戶拍攝照片和/或?qū)⒃撜掌陷d到系統(tǒng)102。
[0022]在一個實施例中，系統(tǒng)102可以當(dāng)目標(biāo)用戶拍攝一個或多個照片時從相機裝置獲得該一個或多個照片。在各個實施例中，可以使用移動電話、平板、筆記本計算機或任何其它適當(dāng)?shù)碾娮友b置來實現(xiàn)該相機裝置。在一些情況下，相機裝置可以當(dāng)拍攝照片時自動地向系統(tǒng)102上載照片。在一個實施例中，也可以使用舊的照片。例如，系統(tǒng)102可以接收由用戶上載或掃描的之前存在的照片。
[0023]在一個實施例中，為了識別一個或多個人，系統(tǒng)102識別一個或多個面部，并且向在照片中的該一個或多個面部應(yīng)用面部識別算法。注意，可交換地使用術(shù)語“面部”和“面部的圖像”。
[0024]在各個實施例中，系統(tǒng)102使得社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的用戶能夠使用他們在照片中的面部或使用在識別在照片中被標(biāo)識的人中的他們的身份信息來選擇加入或選擇退出系統(tǒng)
102。而且，系統(tǒng)102使得社交網(wǎng)絡(luò)的用戶能夠使用用于一般的面部識別的他們的照片來選擇加入或選擇退出系統(tǒng)102。
[0025]在一個實施例中，對于在照片中的每一個面部，系統(tǒng)102分析該面部的多個特征，并且產(chǎn)生特征向量。在各個實施例中，特征向量是不同的面部特性或特征的集合，其包括使得面部可識別的任何特征。這樣的特征可以包括例如面部頭發(fā)、皮膚顏色、眼睛顏色、眼睛距離、頭發(fā)特性等。
[0026]對于在照片中的每一個面部，系統(tǒng)102將被標(biāo)識的面部的特征向量與在諸如圖1的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106的數(shù)據(jù)庫中的已知面部的多個特征向量作比較。每一個已知面部與在社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106中具有已知用戶簡檔的候選人相關(guān)聯(lián)。
[0027]在一個實施例中，社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106存儲已知面部的圖像，其中，每一個已知面部與特征向量相關(guān)聯(lián)。而且，每一個已知面部與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的已知用戶相關(guān)聯(lián)。例如，已知面部與已知用戶簡檔相關(guān)聯(lián)。
[0028]在各個實施例中，每一個特征向量與特征向量分?jǐn)?shù)相關(guān)聯(lián)，并且，系統(tǒng)102將在照片中的被標(biāo)識的面部的特征向量的特征向量分?jǐn)?shù)與關(guān)聯(lián)于已知面部的特征向量分?jǐn)?shù)作比較。在一個實施例中，系統(tǒng)102可以在散列表中查找已知面部的特征向量。在一個實施例中，系統(tǒng)102將具有(與被標(biāo)識的面部)最接近的特征向量的候選確定為同一人。
[0029]在一個實施例中，具有最高特征向量分?jǐn)?shù)的(候選的)特征向量具有與已知用戶相關(guān)聯(lián)的最高概率。相反，具有最低特征向量分?jǐn)?shù)的特征向量具有與已知用戶相關(guān)聯(lián)的最低概率。
[0030]在一些情況下，可能有具有接近地匹配的特征向量的多個候選(例如，5人)。換句話說，可能有看起來像在給定照片中被標(biāo)識的人的幾個候選。這可能是因為各種原因。例如，一些人具有非常類似的特征，諸如家庭成員。而且，在照片中的面部圖像的質(zhì)量上的變化(例如，照明、清楚等)引起在特征向量分?jǐn)?shù)上的變化。
[0031]在一個實施例中，系統(tǒng)102可以獲得與每一個照片相關(guān)聯(lián)的時間標(biāo)記信息和位置信息。系統(tǒng)102可以使用該信息來在識別處理中幫助。例如，如果系統(tǒng)102識別在特定事件中拍攝的照片中被標(biāo)識的給定面部的兩個可能候選，并且系統(tǒng)102從數(shù)據(jù)庫已知一個候選在那個時間在同一城市中，而另一個候選在不同的城市中，則系統(tǒng)102可以確定與在照片中的面部相關(guān)聯(lián)的最佳候選。
[0032]諸如在下面的圖3中描述的那些的、在此所述的各個實施例便利了將可能候選縮小為一個候選。
[0033]圖3圖示了根據(jù)一個實施例的、用于向一個或多個面部應(yīng)用面部識別算法的示例簡化流程圖。參見圖1和3兩者，在塊302處啟動一種方法，其中，對于在照片中的每一個面部，系統(tǒng)102將面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征(例如，在圖1的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫106中存儲)匹配，其中，該至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)。在一個實施例中，現(xiàn)有面部可以與目標(biāo)用戶的現(xiàn)有相冊相關(guān)聯(lián)和/或與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任何其他一個或多個用戶的現(xiàn)有相冊相關(guān)聯(lián)。
[0034]在各個實施例中，系統(tǒng)102使得社交網(wǎng)絡(luò)的用戶能夠使用他們在照片中的面部或使用在識別在照片中被標(biāo)識的人中的他們的身份信息來選擇加入或選擇退出系統(tǒng)102。
[0035]在塊304中，在一個實施例中，系統(tǒng)102可以確定在每一個候選人和目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度。在一個實施例中，社會關(guān)聯(lián)的程度可以是社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)。系統(tǒng)102可以基于加權(quán)函數(shù)來確定社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)，該加權(quán)函數(shù)考慮在給定照片中標(biāo)識了誰和在照片中的人與目標(biāo)用戶之間的社會聯(lián)系。在替代實施例中，社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)可以基于其他因素，例如，諸如與目標(biāo)用戶的分離程度。
[0036]在一種情景下，假定用戶Ul是目標(biāo)用戶(其拍攝照片)，看起來像用戶U2的人(例如，類似的特征向量分?jǐn)?shù))在照片中，并且用戶Ul和U2認(rèn)識彼此。將存在下述高概率:用戶U2事實上是在具有用戶Ul的照片中的人。因此，系統(tǒng)102向作為候選的用戶U2給出高的社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)。用戶U2的社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)將比看起來像用戶U2但是不認(rèn)識用戶Ul的另一個候選的社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)高得多。
[0037]在另一種情景下，假定用戶Ul是目標(biāo)用戶，用戶U2和看起來像U3的人在照片中，用戶Ul認(rèn)識用戶U2但是不認(rèn)識用戶U3，用戶U2認(rèn)識U3。在各個實施例中，給定用戶認(rèn)識另一個用戶因為:他們在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中在社交方面連接(例如，朋友、聯(lián)系人等)。將有下述相當(dāng)高的概率:用戶U3事實上是在具有用戶U2的照片中的人。因此，系統(tǒng)102將向作為候選的用戶U3給出高的社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)。即使用戶Ul認(rèn)識用戶U2或U3，用戶U2和U3認(rèn)識彼此的事實保持較高的社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)。換句話說，作為朋友的朋友承載關(guān)于社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)的加權(quán)。
[0038]在塊306中，系統(tǒng)102基于社會關(guān)聯(lián)的程度將候選人確定為在照片中的至少一個人。在一個實施例中，系統(tǒng)102可以將具有最高社會關(guān)聯(lián)分?jǐn)?shù)的候選確定為最可能成為在照片中被標(biāo)識的同一人。
[0039]在各個實施例中，系統(tǒng)102可以以各種方式利用社會關(guān)聯(lián)的程度來識別在照片中的人。例如，在一個實施例中，系統(tǒng)102可以包括作為特征向量的一部分的社會關(guān)聯(lián)的程度。在另一個實施例中，系統(tǒng)102可以首先基于特征向量來確定候選的組，而不考慮社會關(guān)聯(lián)的程度。系統(tǒng)102可以然后基于社會關(guān)聯(lián)的程度來將候選縮小為一個人，如在圖3中所述。
[0040]再一次參見圖2，在塊204中，系統(tǒng)102在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立一個或多個組。在一個實施例中，所建立的組基于在照片中識別的人。例如，如在結(jié)合圖1的上面的示例中所述，可以在由目標(biāo)用戶拍攝的一個照片中識別用戶Ul和U2的組160。而且，可以在由目標(biāo)用戶拍攝的另一個照片中識別用戶U3和U4的組170。系統(tǒng)102可以建立與在照片中識別的用戶組對應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)組。例如，系統(tǒng)102可以建立包括用戶Ul和U2的第一組，并且可以建立包括用戶U3和U4的第二組。在各個實施例中，目標(biāo)用戶可以是用戶Ul、U2、U3和U4的任何一個或社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的另一個用戶。
[0041]在各個實施例中，系統(tǒng)102使得在照片中的人能夠選擇加入或選擇退出系統(tǒng)102，該系統(tǒng)102將他們加到一般新建立的組和/或與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特定用戶相關(guān)聯(lián)的組。
[0042]在在此所述的實施例的上下文中使用的“組”是社交網(wǎng)絡(luò)組。如此一來，可以與短語“社交網(wǎng)絡(luò)組”可交換地使用術(shù)語“組”。在各個實施例中，社交網(wǎng)絡(luò)組可以是在社交網(wǎng)絡(luò)中在社交方面連接的用戶的集合。例如，社交網(wǎng)絡(luò)組可以是一組朋友或一組聯(lián)系人。
[0043]在一個實施例中，系統(tǒng)102可以基于來自不同人的多個畫面來建立組。例如，如果兩個用戶參加事件并且每一個拍攝照片，則系統(tǒng)102可以將在照片中的人組合以建立社交網(wǎng)絡(luò)組。
[0044]在此所述的實施例的益處是系統(tǒng)102建立組，該組自然地包括來自特定事件、會議、旅游、觀光和其他小組活動的人，因為該組基于經(jīng)常來自這樣的小組活動的、在照片中識別的人。
[0045]在一個實施例中，該一個或多個組可以包括目標(biāo)用戶，因為目標(biāo)用戶拍攝照片并且可能認(rèn)識在照片中的一些一如果不是全部一人。在一個實施例中，該一個或多個組包括在該一個或多個照片中識別的至少一個人。例如，給定組可以包括在照片中識別的至少一個人和拍攝照片的目標(biāo)用戶。在一些情況下，目標(biāo)用戶也可以是在照片中識別的人。該情況可能例如當(dāng)目標(biāo)用戶使得某個其他人拍攝照片使得目標(biāo)用戶也在照片中時出現(xiàn)。在一個實施例中，該一個或多個組可以包括在該一個或多個照片中識別的多個用戶。
[0046]在一個實施例中，系統(tǒng)102可以將每一個建立的組標(biāo)注。該標(biāo)注可以是任意數(shù)字、日期、位置等。系統(tǒng)102也使得目標(biāo)用戶能夠改變該標(biāo)注。
[0047]在一個實施例中，系統(tǒng)102使得目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的人。在一個實施例中，系統(tǒng)102使得與所建立的組相關(guān)聯(lián)地顯示被識別用戶的簡檔照片。在一個實施例中，系統(tǒng)102包括一個或多個照片，從該一個或多個照片識別[Si]在組中的用戶。在一個實施例中，在組中的其他用戶也可以驗證正確地識別了在至少一個照片中識別的人。
[0048]在一個實施例中，如果錯誤地識別了任何人，則系統(tǒng)102使得目標(biāo)用戶能夠修改與在組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息。例如，系統(tǒng)102可以使得目標(biāo)用戶能夠手動地向組增加名稱。
[0049]在一個實施例中，如果未識別在照片中的面部，則系統(tǒng)102可以包括在組中的占位符(例如，空框)。系統(tǒng)102可以提示目標(biāo)用戶手動地填入那個人的標(biāo)識信息。例如，目標(biāo)用戶可以觀看一個或多個照片，從該一個或多個照片識別在組中的人。目標(biāo)用戶可以然后確定在組中還未列出哪些用戶。目標(biāo)用戶也具有去除占位符的選擇。
[0050]在塊206中，系統(tǒng)102將一個或多個組與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。在一個實施例中，系統(tǒng)102可以向目標(biāo)用戶提供該組。在各個實施例中，系統(tǒng)102可以使得目標(biāo)用戶能夠在與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)(例如，與目標(biāo)用戶的簡檔相關(guān)聯(lián))的現(xiàn)有組的列表或簇中包括一個或多個組。系統(tǒng)102可以使得在目標(biāo)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)頁面中向目標(biāo)用戶顯示組的列表或簇。系統(tǒng)102可以使得目標(biāo)用戶能夠選擇是否使得與目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的每一個組對于其他用戶可見，并且如果可見，則可以使得目標(biāo)用戶能夠指示允許哪些其他用戶觀看每一個組。
[0051]在一個實施例中，系統(tǒng)102向在至少一個照片中識別的人通知已經(jīng)建立了組。如上所述，在各個實施例中，系統(tǒng)102使得在照片中的人能夠選擇加入或選擇退出系統(tǒng)102，該系統(tǒng)102將他們加到一般新建立的組和/或與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特定用戶相關(guān)聯(lián)的組。
[0052]在一個實施例中，系統(tǒng)102可以向目標(biāo)用戶和在一個或多個照片中識別的一個或多個人發(fā)送加入組的邀請。在這樣的實施例中，這樣的邀請的接收者可以具有接受或不接受邀請的選擇。如果給定的接收者接受邀請，則那個用戶將加入組，并且與該組相關(guān)聯(lián)。
[0053]在一個實施例中，系統(tǒng)102使得用戶能夠?qū)⒂袃r值的事物與組相關(guān)聯(lián)。這樣的有價值的事物可以包括內(nèi)容，例如，照片、音軌、事件信息等。在組中包括的用戶可以然后訪問這樣的有價值的事物。
[0054]雖然將系統(tǒng)102描述為執(zhí)行在在此的實施例中描述的步驟，系統(tǒng)102的任何適當(dāng)組件或組件的組合或者與系統(tǒng)102相關(guān)聯(lián)的任何適當(dāng)?shù)囊粋€或多個處理器可以執(zhí)行所述的步驟。
[0055]雖然可以以特定順序呈現(xiàn)了步驟、操作或計算，但是可以在特定實施例中改變該順序。取決于特定實現(xiàn)方式，步驟的其他排序是可能的。在一些特定實施例中，可以同時執(zhí)行在本說明書中被示出為連續(xù)的多個步驟。
[0056]在此所述的實施例提供了各種益處。例如，在此所述的實施例通過便利在社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的用戶之間的組的建立也增大了在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中在終端用戶之間的整體接觸。
[0057]圖4圖示了可以用于實現(xiàn)在此所述的實施例的示例服務(wù)器裝置400的框圖。例如，服務(wù)器裝置400可以用于實現(xiàn)圖1的服務(wù)器裝置104以及執(zhí)行在此所述的方法實施例。在一個實施例中，服務(wù)器裝置400包括處理器402、操作系統(tǒng)404、存儲器406和輸入/輸出(I/O)接口 408。服務(wù)器裝置400也包括社交網(wǎng)絡(luò)引擎410和可以被存儲在存儲器406中或任何其他適當(dāng)存儲位置或計算機可讀介質(zhì)上的媒體應(yīng)用412。媒體應(yīng)用412提供指令，該指令使得處理器402能夠執(zhí)行在此所述的功能和其他功能。
[0058]為了說明容易，圖4對于處理器402、操作系統(tǒng)404、存儲器406、I/O接口 408、社交網(wǎng)絡(luò)引擎410和媒體應(yīng)用412的每一個示出一個方框。這些方框402、404、406、408、410和412可以表示多個處理器、操作系統(tǒng)、存儲器、I/O接口、社交網(wǎng)絡(luò)引擎和媒體應(yīng)用。在其他實施例中，服務(wù)器裝置400可能沒有所示的組件的全部和/或可以具有包括取代或除在此所示的那些之外的其他類型的元件的其他元件。
[0059]雖然已經(jīng)相對于其特定實施例描述了說明，但是這些特定實施例僅是說明性的而不是限定性的。在示例中說明的概念可以被應(yīng)用到其他示例和實施例。
[0060]注意在本公開中描述的功能塊、方法、裝置和系統(tǒng)可以被整合或劃分為本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員已知的系統(tǒng)、裝置和功能塊的不同組合。
[0061]任何適當(dāng)?shù)木幊陶Z言和編程技術(shù)可以用于實現(xiàn)特定實施例的例程。可以采用不同的編程技術(shù)，諸如過程或面向?qū)ο蟮摹Ｔ摾炭梢栽趩蝹€處理裝置或多個處理器上執(zhí)行。雖然可以以特定順序來呈現(xiàn)步驟、操作或計算，但是可以在不同的特定實施例中改變該順序。在一些特定實施例中，可以同時執(zhí)行在本說明書中被示出為順序的多個步驟。
[0062]“處理器”包括處理數(shù)據(jù)、信號或其他信息的任何適當(dāng)?shù)挠布?或軟件系統(tǒng)、機構(gòu)或組件。處理器可以包括具有通用中央處理單元、多個處理單元、用于實現(xiàn)功能的專用電路或其他系統(tǒng)的系統(tǒng)。處理不必限于地理位置或不必具有時間限制。例如，處理器可以“實時”、“離線”、以“批模式”等來執(zhí)行其功能?？梢栽诓煌臅r間和在不同的位置、通過不同(或相同)的處理系統(tǒng)執(zhí)行處理的部分。計算機可以是與存儲器進(jìn)行通信的任何處理器。該存儲器可以是任何適當(dāng)?shù)奶幚砥骺勺x存儲介質(zhì)，諸如隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、磁或光盤或適合于存儲由處理器執(zhí)行的指令的其他有形介質(zhì)。
【權(quán)利要求】
1.一種方法，包括: 在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，所述識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)，其中，對所述至少一個人的所述識別包括:標(biāo)識至少一個面部；以及向所述至少一個面部應(yīng)用面部識別算法，其中，所述面部識別算法向所述至少一個面部的所述應(yīng)用包括: 將所述至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中所述至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)； 確定在所述候選人和所述目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度；以及基于所述社會關(guān)聯(lián)的程度來將所述候選人確定為在所述至少一個照片中的所述至少一個人， 在所述社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中所述組包括在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人； 使得所述目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人； 如果錯誤地識別了任何人，則使得所述目標(biāo)用戶能夠修改與在所述組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息；以及 將所述組與所述目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
2.—種方法，包括: 在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中，所述識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)； 在所述社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中所述組包括在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人；以及 將所述組與所述目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中所述至少一個照片的所述獲得包括:當(dāng)所述目標(biāo)用戶拍攝所述至少一個照片時從相機裝置獲得所述至少一個照片。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中對所述至少一個人的所述識別包括: 標(biāo)識至少一個面部；以及 向所述至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中所述識別至少部分地基于在候選人和所述目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)的程度。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中對所述至少一個人的所述識別包括: 標(biāo)識至少一個面部；以及 向所述至少一個面部應(yīng)用面部識別算法，其中所述面部識別算法向所述至少一個面部的所述應(yīng)用包括: 將所述至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中所述至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)； 確定在所述候選人和所述目標(biāo)用戶之間的所述社會關(guān)聯(lián)的程度；以及基于所述社會關(guān)聯(lián)的程度來將所述候選人確定為在所述至少一個照片中的所述至少一個人。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括:使得所述目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人。
8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括: 使得所述目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人；以及 如果錯誤地識別了任何人，則使得所述目標(biāo)用戶能夠修改與在所述組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括:向所述目標(biāo)用戶提供所述組。
10.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括:向在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人通知已經(jīng)建立了所述組。
11.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括:向所述目標(biāo)用戶和在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人發(fā)送加入所述組的邀請。
12.—種系統(tǒng),包括: 一個或多個處理器；以及 用于由所述一個或多個處理器執(zhí)行的、在一個或多個有形介質(zhì)中編碼的邏輯，并且當(dāng)被執(zhí)行時，所述邏輯可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括: 在與社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)的至少一個照片中識別至少一個人，其中所述識別至少部分地基于社會關(guān)聯(lián)； 在所述社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立組，其中所述組包括在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人；以及 將所述組與所述目標(biāo)用戶相關(guān)聯(lián)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，為了獲得所述至少一個照片，所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括:當(dāng)所述目標(biāo)用戶拍攝所述至少一個照片時從相機裝置獲得所述至少一個照片。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，為了識別所述至少一個人，所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括: 標(biāo)識至少一個面部；以及 向所述至少一個面部應(yīng)用面部識別算法。
15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中所述識別至少部分地基于在候選人和所述目標(biāo)用戶之間的社會關(guān)聯(lián)。
16.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，為了識別所述至少一個人，所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括: 標(biāo)識至少一個面部；以及 向所述至少一個面部應(yīng)用面部識別算法，其中，所述面部識別算法向所述至少一個面部的所述應(yīng)用包括: 將所述至少一個面部的面部特征與在數(shù)據(jù)庫中的至少一個已知面部的面部特征匹配，其中，所述至少一個已知面部與候選人相關(guān)聯(lián)； 確定在所述候選人和所述目標(biāo)用戶之間的所述社會關(guān)聯(lián)的程度；以及 基于所述社會關(guān)聯(lián)的程度來將所述候選人確定為在所述至少一個照片中的所述至少一個人。
17.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括:使得所述目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人。
18.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括: 使得所述目標(biāo)用戶能夠驗證正確地識別了在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人；以及 如果錯誤地識別了任何人，則使得所述目標(biāo)用戶能夠修改與在所述組中的一個或多個人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息。
19.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括:向所述目標(biāo)用戶提供所述組。
20.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時進(jìn)一步可操作以執(zhí)行操作，所述操作包括:向在所述至少一個照片中識別的所述至少一個人通知已經(jīng)建立了所述組。
【文檔編號】G06K9/62GK104254859SQ201380022392
【公開日】2014年12月31日 申請日期:2013年4月25日 優(yōu)先權(quán)日:2012年4月26日
【發(fā)明者】里奇·戈斯魏勒, 詹姆斯·布魯克斯·米勒 申請人:谷歌公司